11月26日,《自然》發(fā)表了一項題為Glasses-free 3D display with ultrawide viewing range using deep learning的突破性研究:一種名為“EyeReal”的裸眼3D顯示系統(tǒng),首次在桌面級尺寸的屏幕上,實現(xiàn)了全視差且實時的3D顯示。論文通訊作者為上海人工智能實驗室的歐陽萬里、鐘翰森。
為什么裸眼3D一直難以實現(xiàn)?
我們熟悉的3D電影通常需要佩戴特殊眼鏡,通過左右眼分別接收不同圖像來營造立體感。而真正的裸眼3D則希望不依賴任何外設(shè),直接在空中呈現(xiàn)立體圖像。然而,這一目標(biāo)長期以來受限于一個根本問題:光學(xué)系統(tǒng)的空間帶寬積。
可以把它想象成一個水桶的容量:桶的大小是固定的,如果想覆蓋更大的面積(屏幕尺寸),水層就會變薄(視角變窄);反之,如果想在某處有很深的水(寬視角),就只能縮小覆蓋面積。
以往的技術(shù)路線分為兩種,但都無法兼顧大畫面與寬視角:
1. 全息路線:像《星球大戰(zhàn)》中的投影,能在小范圍內(nèi)呈現(xiàn)完美的3D影像,但屏幕只有郵票大小,無法用于日常觀看。
2. 多視角路線:類似某些廣告屏,通過光學(xué)元件將不同的圖像導(dǎo)向不同角度。但這就像在屏幕上開了幾個固定的觀察孔,觀眾必須站在特定位置才能看到3D效果,一旦移動,畫面就會跳躍或消失。
破局:從“均勻灑水”到“智能追光”
上海人工智能實驗室的團(tuán)隊換了一個革命性的思路:既然桶里的水(光學(xué)信息)是有限的,何必追求在整個房間均勻灑水?何不做一個智能追光系統(tǒng),只把水精準(zhǔn)地澆在需要的人身上?
具體來說,EyeReal的核心創(chuàng)新在于動態(tài)空間帶寬積優(yōu)化。它不再試圖為所有可能的角度同時生成完美圖像,而是通過實時追蹤你的雙眼,將全部的計算和光學(xué)資源集中用于生成你雙眼當(dāng)前所在位置能看到的最優(yōu)圖像。
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不同自動立體顯示模型與EyeReal在有限空間帶寬積下的顯示效果原理對比
這一過程依賴于三項關(guān)鍵技術(shù):
1. 精準(zhǔn)的眼球建模:系統(tǒng)使用RGB-D攝像頭捕捉觀眾雙眼的位置和方向,并建立精確的幾何模型,模擬人眼觀看真實物體時的視覺路徑。
2. 深度學(xué)習(xí)實時計算:通過一個輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),系統(tǒng)能在不到0.02秒內(nèi)計算出最適合當(dāng)前視角的光場圖像。所謂光場,可以理解為包含光線方向和強(qiáng)度信息的完整視覺數(shù)據(jù)。
3. 多層液晶相位調(diào)制:系統(tǒng)使用多層普通液晶屏堆疊,通過控制每層像素的相位(一種光學(xué)屬性),合成出具有深度感的立體圖像,而無需復(fù)雜的光學(xué)元件。
真實世界中的3D體驗
在實驗中,EyeReal原型機(jī)實現(xiàn)了以下突破性表現(xiàn):
超寬視角:觀看角度超過100°,觀眾可在較大范圍內(nèi)自由移動,仍能看到連續(xù)、無跳動的3D圖像。
全視差支持:不僅支持左右眼視差,還包括上下、前后移動時的“運(yùn)動視差”,以及焦點切換時的“焦距視差”,完全模擬真實視覺。
實時響應(yīng):系統(tǒng)以每秒50幀以上的速度運(yùn)行,足以流暢展示動態(tài)內(nèi)容。
硬件親民:僅使用普通液晶屏與攝像頭,無需昂貴定制光學(xué)元件,具備良好的商業(yè)化潛力。
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EyeReal系統(tǒng)的光場傳輸裝置的原型設(shè)計:其核心結(jié)構(gòu)僅為多層液晶面板的堆疊陣列,無需任何額外的定制或復(fù)雜光學(xué)元件
在演示中,無論是虛擬城市景觀、日常家居物品,還是動態(tài)行駛的汽車,EyeReal均能穩(wěn)定呈現(xiàn)具有深度感和焦點變化的立體畫面,有效避免了傳統(tǒng)3D顯示中常見的視覺疲勞與暈眩問題。
走向更廣闊的3D世界
EyeReal的成功,證明了一條繞過物理限制的可行路徑:通過算法和智能,最大化利用有限的光學(xué)資源。盡管目前系統(tǒng)仍以單人觀看為主,但研究團(tuán)隊表示,未來可通過分時復(fù)用、多方向背光等技術(shù)擴(kuò)展至多用戶場景,為教育、醫(yī)療、工業(yè)設(shè)計和虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域帶來了全新的交互可能。
未來,我們有可能告別笨拙的眼鏡,與數(shù)字信息的交互將如觀察真實物體一般自然、自由和舒適。一個真正的立體視覺時代,正隨著這樣的突破悄然臨近。
編輯:郭郭
論文信息
發(fā)布期刊 Nature
發(fā)布時間 2025年11月26日
論文標(biāo)題
Glasses-free 3D display with ultrawide viewing range using deep learning
(DOI:https://doi.org/10.1038/s41586-025-09752-y)
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